Автоматическое выделение движущихся объектов в последовательности
видеоизображений – это одна из важнейших задач анализа изображений. В основе
большого количества методов выделения движущихся объектов лежит принцип
выявления изменений изображений во времени.
Имеется множество практически важных ситуаций, в которых возникает задача
автоматического обнаружения, локализации и классификации стабильных изменений,
имеющих место в обрабатываемой последовательности кадров. При этом решение
необходимо принимать в реальном масштабе времени, т.е. в темпе поступления кадров
изображения. В качестве объектов могут выступать люди, автомашины, детали на
конвейере и т.п.
В данной работе задача обнаружения и выделения движущегося фрагмента решается на
основе анализа изменений фоновой и шумовой составляющих наблюдаемой сцены в
последовательности кадров. Предполагается, что система представляет собой
неподвижную видеокамеру, подключенную к компьютеру, и. следовательно, сдвиг
изображения в целом отсутствует.
Считаем, что дискретное изображение объекта представляет собой связное множество
точек с неизвестными яркостями. Под связностью здесь и далее будем понимать
расположение точек объекта в соседних ячейках дискретного растра.
При наблюдении за объектом, перемещающемся на сложном фоне, наиболее
характерной является ситуация, когда фоновое изображение расположено в
пространстве дальше, чем объект. В этом случае на наблюдаемом изображении объект
слежения, перемещаясь, закрывает собой участок фона, расположенный за ним.
В основу алгоритма автоматического обнаружения и выделения стабильных
изменений, возникающих в последовательности кадров, легла идея оценки и
последующего анализа стабильных изменений, возникающих в каждой точке
изображения во времени (Рис. 1).
Наблюдая за изменениями, имеющими место на изображении во времени, мы имеем
возможность оценить как сам фон, так и искажающую его помеху. Таким образом,
появляется реальная u1074 возможность отделить полезный сигнал, создаваемый
динамическим объектом, от шума и относительно стабильного фонового уровня.
Поэтому, в разработанном алгоритме применяется параллельное вычисление оценок
уровней яркости точек фона и оценок величины изменения уровней яркости точек
фона.
Рис. 1. Последовательность статических изображений
Оценки уровней яркости точек фона ( g( i, j,n) формируем путем рекуррентного
межкадрового усреднения одноименных точек. Т.е. получаем сглаженное
(«эталонное») изображение фона:
где l(i, j,n) - уровень яркости точки (i, j) в n -ом кадре наблюдаемой сцены; β1
- параметр экспоненциального рекурсивного фильтра, выбираемый в диапазоне 0÷1. Для
выяснения характера возможных изменений уровней яркости точек фона во времени,
вычисляем оценки величины изменения уровней яркости точек фона μ
где β - параметр экспоненциального рекурсивного фильтра, выбираемый в диапазоне
0÷1. При β = 1 в качестве оценки величины изменения уровней яркости точек фона
выбирается величина изменения уровней яркости точек фона взятая из первого кадра,
при β = 0 осуществляется покадровая смена оценок величины изменения уровней
яркости точек фона, а при 0 < β < 1 оценки величины изменения уровней яркости
точек фона формируются путем межкадрового усреднения. При проведении
вычислений выбиралось равным 0,98 т.к. при этом удается оптимально сочетать
возможность обновления эталона с подавлением помех, имеющих место на
обрабатываемом изображении.
Расчет оценок изменения величины уровня яркости наряду с оценками уровня яркости,
ведется независимо для каждой точки наблюдаемого изображения. Таким образом, на
основе полученных оценок уровня яркости и оценок величины изменения уровня
яркости, в каждой точке принимается решение о принадлежности ее к фону или
предположительно, объекту. Т.е. можно записать
где ( h( i, j,n) - уровень яркости точки, принадлежащей изображению объекта; k -
некоторый пороговый коэффициент. Так как μΔ , по существу, представляет собой
оценку дисперсии величины изменения уровня яркости, то значение k целесообразно
принимать на уровне 3.
УДК 519.688
Автор: И.Б. Кондратенков
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Автор: И.Б. Кондратенков
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН
Читайте также:
- Автоматизация процесса проектирования в системах безопасности
- Построение надежных сетей для сетевых систем безопасности
- Некоторые аспекты разработки автоматической системы выпуска, согласования и хранения документации на изделия
- Сериализация экземпляров классов в бинарный поток
- Задачи и проблемы видеоаналитики
